담낭절제술 과정에서 담관 손상의 주요 원인이 되는 ‘담낭절제삼각’을 실시간으로 식별할 수 있는 영상인식 인공지능(AI) 모델이 개발돼, 수술 안전성을 높이는 데 활용되고 있다.

한림대동탄성심병원 외과 유태석 교수 연구팀은 영상인식 AI를 활용해 담낭절제술 중 담낭절제삼각을 자동으로 인식하는 모델을 개발했다고 20일 밝혔다. 담낭절제삼각은 담낭관과 총간관, 간 하부 경계로 이뤄진 구조로, 이 부위를 정확히 식별하지 못할 경우 담관 손상으로 인한 합병증 위험이 커진다.

이번 연구는 복강경 및 로봇 담낭절제술 영상을 기반으로 진행됐다. 연구팀은 2018년부터 2021년까지 한림대학교의료원에서 시행된 담낭절제술 영상 가운데 총 3,796장의 고품질 이미지를 선별해 AI 모델을 학습시켰다. 특히 맨눈으로 구별이 어려운 해부학적 구조를 명확히 보여주는 ‘ICG 형광 담관조영술’ 영상을 활용해 모델의 인식 정확도를 높였다.

성능 검증 결과, 해당 AI 모델은 담낭절제삼각을 평균 86%의 정확도로 식별했다. 실제 구조물과 일치할 확률을 의미하는 정밀도는 91%, 존재하는 구조를 놓치지 않고 탐지하는 재현율은 81%로 나타났다. 연구팀은 환자의 체형 차이, 담낭염의 정도, 수술 중 조명 변화 등 다양한 조건에서도 비교적 안정적인 인식 성능을 보였다고 설명했다.

이 AI 모델은 연구 단계에 머물지 않고 실제 임상에도 적용되고 있다. 한림대동탄성심병원은 지난해 3월부터 담낭절제술에 해당 모델을 활용하고 있으며, 수술 중 집도의가 안전 영역과 위험 영역을 보다 명확히 구분하는 데 도움을 주고 있다는 설명이다. 병원 측은 이를 통해 수술 정확도 향상과 함께 수술 시간 단축, 담관 손상 위험 감소에 기여하고 있다고 밝혔다.

연구 결과는 최소 침습수술 분야 국제학술지인 Videosurgery and Other Miniinvasive Techniques 2024년 12월호에 게재됐다.

유태석 교수는 “담낭절제술 시 비만이나 중증 담낭염, 이전 수술로 인한 유착 등으로 해부학적 구조를 오인할 위험이 있다”며 “이번에 개발한 AI 모델은 집도의에게 제2의 눈 역할을 하며 보다 안전한 수술 환경을 조성하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.